分析这段代码input_x = [input_x[:,i].reshape((1,input_x.shape[0],1)) for i in range(input_x.shape[1])]
时间: 2024-01-19 21:02:59 浏览: 21
这段代码的作用是将二维数组 input_x 沿着第二维进行分割,然后将每个子数组转变成一个三维数组。具体地说,它用列表推导式对 input_x 进行遍历,每次取出某个索引对应的子数组,将其转变为一个三维数组,然后将这些三维数组组成一个新的列表。新的列表中的每个元素都代表原来 input_x 中的一个子数组。每个三维数组的第一维大小为 1,代表 batch_size,第二维大小为 input_x.shape[0],代表序列长度,第三维大小为 1,代表每个时间步上的特征数。
相关问题
分析这段代码 input_data = [train_x[:,:,i].reshape((train_x.shape[0],n_timesteps,1)) for i in range(n_features)]
这段代码是将三维的训练集数据(train_x)按特征逐个取出来,然后对每个特征进行reshape,变成一个三维的矩阵(shape为(train_x.shape[0],n_timesteps,1)),其中train_x.shape[0]表示样本数,n_timesteps表示时间步长,1表示特征维度。最终将所有特征的三维矩阵放入一个列表中,即input_data。
这段代码tf,conat时出现了问题for i in range(0, num_samples, batch_size): batch = x_data[i:i + batch_size] batch = tf.expand_dims(batch, axis=0) if i + batch_size > num_samples: batch_num = num_samples - i if batch_num == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num) tf.concat(features, axis=1) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size) tf.concat(features, axis=1)
这段代码中有两个问题:
1. 在使用`tf.concat()`函数进行拼接时,没有将拼接后的结果重新赋值给`features`。因为`tf.concat()`函数返回的是拼接后的结果,需要将其重新赋值给`features`。修改后的代码如下:
```python
features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1)
```
2. 在拼接之前,需要对`features`进行初始化。因为`features`是一个TensorFlow变量,需要使用`tf.Variable()`函数对其进行初始化。修改后的代码如下:
```python
features = tf.Variable(initial_value=tf.zeros((feature_shape, 0)), dtype=tf.float32)
```
综合修改后的代码如下:
```python
features = tf.Variable(initial_value=tf.zeros((feature_shape, 0)), dtype=tf.float32)
for i in range(0, num_samples, batch_size):
batch = x_data[i:i + batch_size]
batch = tf.expand_dims(batch, axis=0)
if i + batch_size > num_samples:
batch_num = num_samples - i
if batch_num == 1:
feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num)
else:
feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num)
features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1)
else:
feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size)
features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1)
```
希望能够帮到你!
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